Redis面试题及分布式集群

1. 使用Redis有哪些好处?

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) 

2. redis相比memcached有哪些优势?

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型 

3. redis常见性能问题和解决方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 

4. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

5. Memcache与Redis的区别都有哪些?

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

4),value大小

redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

7, redis 最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢? 

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

(2)、全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

(3)、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

(4),排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

(5)、发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

高可用分布式集群

一,高可用

高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。

(1)解决单点问题主要有2种方式:

主备方式 

优点是对客户端毫无影响,仍然通过VIP操作。 

主从方式 

缺点是主机宕机后,Slave虽然被选举成新Master了,但对外提供的IP服务地址却发生变化了,意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作,在当主机地址发生变化后及时通知到客户端,客户端收到新地址后,使用新地址继续发送新请求。

(2)数据同步 

同步方式:当主机收到客户端写操作后,以同步方式把数据同步到从机上,当从机也成功写入后,主机才返回给客户端成功,也称数据强一致性。 很显然这种方式性能会降低不少,当从机很多时,可以不用每台都同步,主机同步某一台从机后,从机再把数据分发同步到其他从机上,这样提高主机性能分担同步压力。 在redis中是支持这杨配置的,一台master,一台slave,同时这台salve又作为其他slave的master。

异步方式:主机接收到写操作后,直接返回成功,然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。 这种同步性能比较好,但无法保证数据的完整性,比如在异步同步过程中主机突然宕机了,也称这种方式为数据弱一致性。

Redis主从同步采用的是异步方式,因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性,这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。

(3)方案选择 

宕机通知这块,可以集成到客户端组件上,也可单独抽离出来。 Redis官方Sentinel支持故障自动转移、通知等,详情见低成本高可用方案设计(四)。

逻辑图:

Redis面试题及分布式集群

二,分布式

分布式(distributed), 是当业务量、数据量增加时,可以通过任意增加减少服务器数量来解决问题。

集群时代 

高可用性:在主机挂掉后,自动故障转移,使前端服务对用户无影响。 

逻辑图:

Redis面试题及分布式集群

三,分布式集群时代

当缓存数据量不断增加时,单机内存不够使用,需要把数据切分不同部分,分布到多台服务器上。 

逻辑图:

Redis面试题及分布式集群

大规模分布式集群时代 

避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理,而造成风险。 

逻辑图: 

Redis面试题及分布式集群

四,总结

分布式缓存再向后是云服务缓存,对使用端完全屏蔽细节,各应用自行申请大小、流量方案即可,如淘宝OCS云服务缓存。 

一个缓存监控、迁移、管理中心。 


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